estudios epidemiológicos

Dr. RAMIRO OLEAS COSTALES

ESTUDIOS EPIDEMIOLÓGICOS

Describen las características y la frecuencia de un problema de salud en función de las características de persona (edad, sexo, estado civil…), de lugar (área geográfica….) y de tiempo de aparición del problema y de su tendencia.

Sirven de base para estudios analíticos.TIPOS de ESTUDIOS DESCRIPTIVOS:1.1 Series de casos clínicos.1.2 Estudios ecológicos.1.3 Estudios descriptivos de mortalidad.1.4 Estudios descriptivos de morbilidad.1.5 Estudios de prevalencia (transversales)

1. ESTUDIOS DESCRIPTIVOS

Describen las características de un grupo de enfermos.

Son estudios longitudinales ya que contienen información adquirida a lo largo del tiempo.

Permiten generar nuevas hipótesis.No presentan grupo control por lo que cualquier

factor de riesgo puede ser un hallazgo casual.

1.1 SERIES DE CASOS CLÍNICOS

Pueden ser transversales o longitudinales.Son estudios en que la unidad de análisis son

grupos de individuos, no individuos. Ej. Clases de una escuela, ciudades, regiones.

Son útiles cuando no se pueden hacer mediciones de exposición individuales: contaminación del aire, ruidos, etc.

Permiten establecer diferencias en poblaciones que habrán de ser estudiadas con más detalle posteriormente.

Los datos son promedios de poblaciones, se usan medidas aproximadas de exposición ej. Impuestos por alcohol, ventas de cajetillas de cigarrillos, etc. y de enfermedad, mortalidad en vez de incidencia lo que limita el valor de los hallazgos.

1.2 ESTUDIOS ECOLÓGICOS

Estudian la relación entre una enfermedad y algunas variables en un momento concreto del tiempo.

Buscan hallar una posible relación entre un factor de riesgo y una enfermedad que luego ha de ser verificada por estudios analíticos.

Es de corte o transversal ya que enfermedad y características se miden simultáneamente.

No tienen problemas éticos, son de duración mínima, su coste es bajo y son de fácil reproductibilidad.

Son útiles para el estudio de enfermedades crónicasNo es útil par estudiar enfermedades raras, no

permite ver el mecanismo de producción de la enfermedad y no sirve para comprobar una hipótesis previa de causalidad.

1.3 ESTUDIOS TRANSVERSALES O DE PREVALENCIA

Intentan establecer una relación de causalidad entre el factor de riesgo y la enfermedad.

Se clasifican en EXPERIMENTALES Y CUASIEXPERIMENTALES según exista o no asignación aleatoria y OBSERVACIONALES en los que el investigador se limita a observar, sin manipular el estudio.

2. ESTUDIOS ANALÍTICOS

Es experimental cuando cumple dos condiciones:1. ASIGNACIÓN por parte del investigador DEL FACTOR

DE ESTUDIO2. ALEATORIZACIÓN de la muestra de modo que los

participantes son adscritos al azar a uno u otro grupo de estudio.

Limitaciones: Problemas éticos. No es admisible exponer a unos sujetos a un factor de riesgo que presumiblemente es el causante de una enfermedad.Ventajas: Valoran mejor la utilidad de una intervención y aportan mayor evidencia causal.Permiten un gran control sobre cualquier efecto que no sea el estudiado.Permiten el empleo de técnicas de enmascaramiento.

2.1 ESTUDIOS ANALÍTICOS EXPERIMENTALES

La asignación aleatorizada del factor de estudio un fármaco o una intervención sanitaria se hace sobre los individuos.

Es el que ofrece la mejor evidencia de una posible relación causa-efecto y la eficacia de una actuación

2.1.1 ENSAYO CLÍNICO ALEATORIO

Valora la eficacia de una medida preventivaRequieren mayor número de individuos

DIFERENCIAS CON LOS ENSAYOS CLÍNICOS:Se hacen sobre individuos sanosValoran la eficacia de las medidas preventivas

2.1.2 ENSAYO DE CAMPO

No hay asignación al azar.

Se clasifican en:2.2.1 Ensayo comunitario de intervención

2.2.2 Estudios antes-después

2.2.3 Estudios controlados no aleatorizados

2.2 ESTUDIOS ANALÍTICOS CUASI EXPERIMENTALES

Son una variedad de los ensayos de campoSe aplica a individuos sanosValora la eficacia de las medidas preventivasNo se aplica aleatorización individual

2.2.1 ENSAYO COMUNITARIO DE INTERVENCIÓN

La medida en general ej. fármaco se administra a los individuos y se compara el resultado con la situación basal.

Ventajas:Son más fáciles de hacer

Inconveniente:Al no disponer de un grupo de control los resultados son difíciles de interpretar.

2.2.2 ENSAYOS ANTES DESPUÉS

Analizan hipótesisNo existe asociación controlada del factor de

estudio.Clasificación:Estudios de cohortes: Si la elección de sujetos es

en función de exposición al factor se denomina estudio de cohortes.

Estudios casos-controles: Si la elección de sujetos es en función de enfermedad (efecto) y existe historia previa de exposición.

Estudios de prevalencia transversales: Cuando no existe historia previa de exposición

2.3 ESTUDIOS ANALÍTICOS OBSERVACIONALES

Partiendo de un grupo de individuos expuestos al factor de riesgo (cohorte expuesta) y de otros comparables en todo pero que no estén expuestos al factor de riesgo (cohorte no expuesta). Se estudia la incidencia de enfermedad en ambas cohortes.

Características:Son estudios de seguimiento longitudinalesEs prospectivo, excepto en los estudios de cohortes históricasVa de la causa al efecto.Ventajas:Es el mejor estudio para comparar hipótesis previas de causalidad cuando no es posible un estudio experimental.

2.3.1 ESTUDIOS DE COHORTES

Ventajas:Es el mejor estudio para comparar hipótesis previas de causalidad cuando no es posible un estudio experimental.Es el mejor para el estudio de la multiefectividad del factor de riesgo (todos los efectos del factor de riesgo).La posibilidad de sesgos es bajaSirven para el estudio de exposiciones rarasInconvenientes:No es bueno para enfermedades rarasNo para enfermedades de largo período de incubaciónEl coste es altoNo sirve para el estudio de la multicausalidad de la enfermedadSon difícilmente reproducibles


Permiten saber cuál es la incidencia de enfermedad.

Las medidas que se obtienen:RIESGO RELATIVO (RR)Es la medida de la fuerza de asociación entre el factor de riesgo y la enfermedad. RR=Ie/Io; Ie=a/a+b; Io=c/c+dRIESGO ATRIBUIBLE (RA) O DIFERENCIA DE INCIDENCIAInforma sobre el exceso de riesgo de enfermar. RA=Ie-IoFRACCIÓN ATRIBUIBLE EN EXPUESTOSEstima la proporción de enfermedad entre los expuestos que es debida al factor de riesgo. FAE=Ie-Io/Ie


El investigador identifica una cohorte expuesta en el pasado a un factor de riesgo y otra cohorte no expuesta. Mediante dichos registros por ej. Historias clínicas sigue la evolución de ambas cohortes comparando los resultados.

Ej. Los trabajadores que son despedidos sufren una mayor morbilidad que los que no son despedidos.

2.3.2 ESTUDIOS DE COHORTES HISTÓRICAS (RETROSPECTIVAS)

Partiendo de un grupo de individuos enfermos (casos) y de otros comparables a ellos en todo pero que no tienen la enfermedad (controles). Se estudia la exposición en ambos a distintos factores de riesgo.

Características: Longitudinal, retrospectivo, del efecto a la causa.Ventajas:Corta duraciónIdeal para enfermedades rarasEnfermedades de largo período de inducciónCoste bajoEstudio de la multicausalidad (los posibles factores de riesgo de una determinada enfermedad)Es el mejor para formular nuevas hipótesis etiológicas

2.3.3 ESTUDIOS DE CASOS CONTROLES

Inconvenientes:No es bueno para comprobar hipótesis previas de causalidad.No permite el estudio de la multiefectividad del factor de riesgo.Alta posibilidad de sesgos su control es difícil.

No se puede obtener información sobre la incidencia de la enfermedad ya que partes de una población seleccionada.Tampoco prevalencia porque el número de enfermos solo depende de lo que tú eliges.La fuerza de asociación no se puede calcular directamente como en el de cohortes, sino de forma indirecta mediante el ODDS RATIO (RAZÓN DE DESVENTAJA) cociente de productos cruzados requiere que los controles sean representativos de la población de la que han surgido los casos y que la enfermedad tenga una incidencia baja, menor al 10%. OR=axd/bxc

2.3.3 ESTUDIOS DE CASOS CONTROLES

Son herramientas para la resolución de problemas cuantitativos. Hay que saber de que se dispone y cuando util izarles,

TAMAÑO Y VALIDEZ DE LA MUESTRA:Población es el conjunto de todos los individuos generalmente inaccesible que tiene en común alguna característica observable y del que se pretende obtener una serie de conclusiones,Muestra es un conjunto menor de individuos, accesible y l imitado sobre el que se realiza un estudio con la idea de obtener conclusiones generalizables a la población util izando ciertas pruebas estadísticas con una mínima probabilidad de error < 5% habitualmente.Individuo: cada uno de los componentes de la población y de la muestra.Tamaño muestral: número de individuos que conforman la muestra, un número insuficiente impedirá encontrar las diferencias buscadas y un número excesivo aumentará innecesariamente el coste.

ENSAYOS CLÍNICOS

MUESTREO ALEATORIO SIMPLE: Cada individuo tiene las mismas probabilidades de ser elegido para la muestra.

MUESTREO ALEATORIO ESTRATIFICADO: Asegura que la muestra tenga la misma proporción de una (s) variable(s) que la población de la que procede.

MUESTREO SISTEMÁTICO: La selección se basa en alguna regla sistemática simple ej. elegir uno de cada “n” individuos.

MUESTREO POR ETAPAS o POLIETÁPICO: La selección se realiza en dos o más etapas sucesivas y dependientes.

ENSAYOS CLÍNICOS: SELECCIÓN

El tamaño muestral dependerá de la variabilidad del parámetro que se desea estimar (debe ser conocida o aproximarse a partir de datos preexistentes o estudios pilotos)

Dependerá de la precisión con que se desee obtener la estimación (amplitud deseada del intervalo de confianza) teniendo en cuenta que a mayor precisión mayor número de sujetos se necesitaran y del nivel de confianza.

CÁLCULO DEL TAMAÑO MUESTRAL ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS

Calcular el TM en función de la precisión “i” y el

intervalo de confianza deseado µЄx±Zα/2.σ/Es decir la media muestral ± la precisión

Precisión = Zα/2.σ/n= Zα/. σ/Si no se conoce la varianza poblacional se tendrá que

recurrir a la varianza muestral encontrada en estudios parecidos

CÁLCULO DE UNA MUESTRA PARA LA ESTIMACIÓN DE UNA MEDIA

Ej. Se desea saber el tamaño mínimo de una muestra para poder realizar la estimación de la tasa media de glucosa plasmática de una determinada población con un nivel de confianza del 95% y pretendiendo una precisión de 2.5mg. Sabiendo que la desviación típica muestral es de 10mg.

n =./n= 3.84.100/6.25n= 61.47. Para realizar esta estimación tendremos

que obtener una muestra de 62 sujetos.

CÁLCULO DE UNA MUESTRA PARA LA ESTIMACIÓN DE UNA MEDIA

Los factores ha tener en cuenta para determinar el tamaño muestral son:

1. Objetivo del estudio y variable principal2. Variabilidad de la variable principal3. Error tipo I o alfa asumido(0.005)4. Error tipo II o beta asumido (0.2-0.1)5. Poder estadístico: 1-Beta (80-90%)6. Proporción de pacientes en los distintos grupos7. Proporción de perdidos (d). Deberemos multiplicar

el tamaño calculado por 1/(1-d)

CONTRASTE DE UNA HIPÓTESIS

TIPO DE COMPARACIÓN:

Test unilateral o de una cola cuando se supone que la diferencia entre los grupos será siempre a favor de uno de ellos.

Test bilateral o de dos colas cuando no se presupone la dirección de la diferencia, es más conservador y requiere mayor tamaño muestral

CONTRASTE DE UNA HIPÓTESIS

Pueden haber:

Errores Aleatorios son errores producidos por el azar, por el hecho que no trabajemos con poblaciones completas sino con muestras.

Sesgos o errores sistemáticos no relacionados con el hecho de trabajar con muestras

VALIDEZ Y FIABILIDAD DE LOS ESTUDIOS ALEATORIOS

Se producen cuando el azar haga que la muestra escogida no sea representativa.

No afecta a la validez interna de un estudio pero reduce la posibilidad de elaborar conclusiones sobre la relación exposición enfermedad aunque no altera el sentido de la relación exposición enfermedad.

Los errores aleatorios a diferencia de los sistemáticos se pueden minimizar aumentando el tamaño de la muestra

ERROR ALEATORIO

Ocurren cuando hay un fallo en el diseño o ejecución del estudio que hacen que los resultados de la muestra sean diferentes de la población de la que proceden.

No se relacionan con el tamaño muestral.Cuando no se controlan tienden a invalidar las

condiciones de un estudio.Conduce a la elaboración de conclusiones

incorrectas sobre la relación entre una exposición y una enfermedad.

ERRORES SISTEMÁTICOS O SESGOS

Cuando se asignan sujetos al grupo control que difieren significativamente de alguna característica clave del grupo problema.

Se controla mediante aleatorización en la constitución de distintos grupos de estudio Ej.

1.1 SESGO DEL VOLUNTARIOLa auto derivación del individuo al estudio compromete su validez.1.2 SESGO DIAGNÓSTICO DE BERKSONPara saber que ocurre en una población eliges una muestra hospitalaria de esa población y el factor de riesgo que estamos estudiando se asocia a una mayor probabilidad de hospitalización.O al elegir como control pacientes con alguna enfermedad que también se asocia al factor de exposición estudiado

1. SESGO DE SELECCIÓN

1.3 SESGO DEL OBRERO SANOLa salida del trabajador enfermo del mercado laboral compromete la validez del estudio.1.4 FALACIA DE NEYMANEn los casos-controles al seleccionar casos prevalentes (ya existentes) en vez de casos incidentes (casos nuevos). Conlleva que en los casos sea menos frecuente la exposición a aquellos factores de riesgo que disminuyen la supervivencia.Ej. Actividad física efecto sobre la insuficiencia coronaria: comparamos personas activas y sedentarias. Sesgo de selección cuando la inactividad de los sedentarios fuese a consecuencia de padecer la enfermedad cardíaca.

1. SESGO DE SELECCIÓN

Se produce cuando hay un error sistemático en la medición de una variable clave del estudio.

La clasificación incorrecta puede afectar a todos los grupos de estudio o no.

Los sesgos de información debidos al investigador o los participantes se controlan mediante técnicas de enmascaramiento.

2.1 CLASIFICACIÓN INCORRECTA DIFERENCIALLa clasificación errónea de la exposición (casos-control) afecta igual a sanos o enfermos o la clasificación de enfermo-no enfermo (cohortes) se hace de manera distinta según este o no expuesto al factor de estudio, produciendo sub o sobreestimación del efecto del factor de exposición en la enfermedad.

2. SESGO DE INFORMACIÓN

Dentro de este grupo destacan:2.1.1 SESGO DE MEMORIAEl hecho de padecer la enfermedad hace que estés más motivado para recordar posibles antecedentes de exposición (casos-controles).2.1.2 SESGO DE ATENCIÓN O EFECTO HAWTHOMELos participantes pueden motivar su comportamiento si saben que están siendo observados. 2.2 CLASIFICACIÓN INCORRECTA NO DIFERNCIALOcurre en todos los grupos de estudio.Produce una infraestimación del efecto del factor de exposición estudiado en la enfermedad. Ej. Existe más posibilidad de que los fumadores sean diagnosticados más fácilmente de bronquitis crónica que los no fumadores.

2. SESGO DE INFORMACIÓN

Variable extraña al estudio que modifica los resultados que se obtienen.

Debe cumplir tres condiciones:1. Ser un factor de riesgo para la enfermedad2. Estar asociado con la exposición3. No ser un paso intermedio entre la exposición y la

enfermedad Prevención:a. Fase de diseño:Aleatorización, apareamiento y restricción.b. Fase de análisis estadísticoAnálisis estratificado (dividir los datos globales en dos grupos según la presencia o no del factor de confusión) y análisis multivariante.

FACTOR DE CONFUSIÓN (CONFOUNDING)

Ej. Queremos saber si existe relación entre el alcohol y el cáncer pulmonar. La OR cruda es 2.4, sospechamos que el tabaco puede actuar como un factor de confusión. Al estratificar observamos que:

OR cruda es 2.4OR en fumadores 1OR en no fumadores 1El tabaco es factor de confusión ya que en los

estratos OR es 1.La verdadera OR entre el alcohol y el cáncer

pulmonar es 1

FACTOR DE CONFUSIÓN (CONFOUNDING)

El estudio mide lo que realmente se propone medir.Es el grado de ausencia de error sistemático1. VALIDEZ INTERNAEs el grado de validez del resultado para los pacientes del estudio.Cuando los resultados del estudio son aplicables a los individuos del estudio.2. VALIDEZ EXTERNACuando los resultados son aplicables a otros individuos distintos del estudio.

VALIDEZ O EXACTITUD

Es el grado de ausencia de error aleatorioEs el grado de reproductibilidad de un estudio.El grado de similitud que presentarían los resultados

si se repitiese el estudio en condiciones similares.

FIABILIDAD

estudios epidemiológicos

Documents